數(shù)據(jù)挖掘在客戶流失預(yù)警模型中的應(yīng)用——基于山東聯(lián)通3G用戶的研究.pdf

1、由于增量市場(chǎng)的萎縮，存量市場(chǎng)的維系越發(fā)重要。雖然聯(lián)通總公司在存量工作上已經(jīng)做了很多工作，但各個(gè)分公司的維系活動(dòng)還停留在階段型、實(shí)踐型、不定期型的點(diǎn)狀分散維系狀態(tài)，維系效果不明顯。要想做好存量保有工作，就需要了解哪些客戶需要保有，哪些客戶值得保有，將資源精準(zhǔn)投放在最需要維系、最有價(jià)值的客戶身上，從而提高保有成功率和資源使用效能。
　　數(shù)據(jù)挖掘通過對(duì)已知的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，采用數(shù)學(xué)建模的方法找出其中隱含的信息，為企業(yè)決策提供參考。數(shù)據(jù)

2、挖掘已經(jīng)越來越被更多的人所認(rèn)可，隨著此技術(shù)的不斷發(fā)展，在國(guó)內(nèi)的應(yīng)用也越來越多。在山東聯(lián)通運(yùn)營(yíng)商中對(duì)流失客戶的趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)警就是在本行業(yè)的一項(xiàng)重要的應(yīng)用。
　　本文首先介紹了移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)帶來的商業(yè)變革，以及三大運(yùn)營(yíng)商所面臨的客戶流失問題。其次，介紹了數(shù)據(jù)挖掘的重要概念以及數(shù)據(jù)挖掘的標(biāo)準(zhǔn)化流程，并且介紹了本文使用的算法，邏輯回歸和決策樹的相關(guān)的概念。第三，介紹了本文的核心內(nèi)容，流失預(yù)警模型的整體建立過程，通過使用Modeler軟件對(duì)山東聯(lián)